VascuCAP軟件量化評估CTA頸動脈斑塊特性

孫 勇，王立強，劉曉豐，王大維，王連明，秦 嶺，張穎超，王春梅，朱光明

頸動脈斑塊表面形態(tài)學特征與缺血性腦血管病相關(guān)性的研究受到國際國內(nèi)極大的關(guān)注［1］。多層螺旋CT的出現(xiàn)開拓了CT血管成像(CTA)的新領(lǐng)域［2～4］。通過常規(guī)薄層軸位圖像可對動脈斑塊進行定量評估和定性分析，前者包括斑塊的面積、形狀、體積，后者包括斑塊的成分(壞死脂質(zhì)核、纖維帽、鈣化、斑塊內(nèi)出血)，適合國內(nèi)廣大基層醫(yī)院開展。

本研究中心前期利用CTA對頸動脈斑塊負荷進行分析，證實方法可行，有較好的應(yīng)用價值［5］。然而目前面臨的問題是，通過全手動且人工的對動脈斑塊進行定量定性分析，不僅費時費力，而且對評估者的臨床經(jīng)驗要求極高，不同評估者得出的結(jié)論差距很大，在臨床上難以大規(guī)模應(yīng)用。為解決這一難題，本研究利用從國外引入的CTA血管分析軟件VascuCAP，對比人工手動與軟件半自動評估之間的差異和相關(guān)性，探討頸動脈斑塊半自動軟件分析的應(yīng)用前景。

1 材料與方法

1.1 一般資料:回顧性篩選了2015年1月至2017年12月期間在我院神經(jīng)內(nèi)科就診并完成頭頸動脈CTA的病例，并滿足以下條件:(1)年齡在40～79歲;(2)有充足的臨床信息(如年齡、性別、血脂水平、血壓、血糖、吸煙史等)用于評估10年的ASCVD評分，此評分標準參照2013年ASA/AHA指南;(3)總膽固醇(TC)水平在3.35～8.25mmol/L，高密度脂蛋白膽固醇(HDL_C)水平在0.5～2.55mmol/L;(4)收縮壓在90～200mmHg之間。排除血管內(nèi)支架治療的患者，以及臨床資料與影像資料時間間隔超過3個月的患者。對于有多次頸動脈CTA檢查的患者，選取與臨床資料間隔最短的頸動脈CTA影像。最終研究共計納入121例患者。

1.2 方法:

1.2.1 CTA影像掃描流程:掃描采用TOSHIBA 64排螺旋CT，非離子型造影劑進行頭頸部CTA檢查。覆蓋范圍從主動脈弓至顱頂，采取螺旋掃描方式。使用CT雙筒高壓注射器以5ml/s的速率經(jīng)肘靜脈團注入非離子型造影劑80ml。具體掃描參數(shù)為120kV、300mA，螺距0.92∶1，層厚1mm。

1.2.2 圖像分析流程:所有的影像學資料均導入iMac工作站進行后處理。人工頸動脈斑塊分析流程由兩位有CTA血管評估經(jīng)驗的臨床主治醫(yī)師(影像科與神經(jīng)內(nèi)科醫(yī)生各一位)聯(lián)合對頸動脈CTA圖像進行評估，按雙側(cè)頸總和頸內(nèi)動脈有無潰瘍、脂質(zhì)核心、血管鈣化及血管狹窄(按NASCET標準進行血管狹窄程度計算，血管狹窄50%以下記錄為無，血管狹窄超過50%記錄為有);如果兩名醫(yī)生在評估結(jié)果上有爭議，則由另兩位研究質(zhì)控醫(yī)師(影像科與神經(jīng)內(nèi)科高級職稱醫(yī)生各一位)進行商議，得出最終結(jié)論。VascuCAP軟件(Elucid Bioimaging公司，美國，版本號1.01)分析流程由一名影像科醫(yī)生進行軟件操作，將CTA原始圖像導入軟件后，按頸動脈分叉上下各1.5cm對頸總動脈及頸內(nèi)動脈進行選擇并標記，按操作流程對管壁和管徑進行定義，適當手動修改ROI區(qū)域后軟件自動計算(使用軟件默認的Hu值)，得到各種計量參數(shù)(圖1見封三)。由于軟件識別等問題，121例患者中有19條血管未能被定義選取，最終共獲得465條血管(頸總動脈237條，頸內(nèi)動脈228條)數(shù)據(jù)。

1.3 統(tǒng)計學處理:采用SPSS 20.0版軟件，計量資料以(±s)表示，采用配對t檢驗進行統(tǒng)計分析，P＜0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結(jié)果

共入選121例患者，其中女性56例，平均年齡為(61.63±7.65)歲。其中有TC水平升高者54例，平均TC水平為(4.78±1.65)mmol/L，平均HDL水平為(1.79±1.22)mmol/L;高血壓病患者65例，平均收縮壓為(134.51±18.94)mmHg;糖尿病患者35例，平均糖化血紅蛋白水平為(7.23±3.42)%;有吸煙史者23例。

人工評估的465條動脈(雙側(cè)頸總及頸內(nèi))，發(fā)現(xiàn)有潰瘍性斑塊的動脈11條(2.37%);斑塊內(nèi)可見脂質(zhì)核心的動脈有106條(22.80%);狹窄＞50%的動脈43條(9.25%);伴有斑塊內(nèi)鈣化的動脈196條(42.15%);沒有發(fā)現(xiàn)斑塊內(nèi)出血的動脈。應(yīng)用VascuCAP軟件對465條動脈進行量化評估。由于VascuCAP軟件中無法評估“潰瘍性斑塊”這一主觀指標，因而未按有無潰瘍性斑塊對動脈進行分組。

按人工評估有無脂質(zhì)核心、狹窄是否大于50%或有無斑塊內(nèi)鈣化的三種特征，分別對動脈進行分組，選取與分組相關(guān)的VascuCAP變量進行比較后發(fā)現(xiàn):按有無脂質(zhì)核心對動脈分組后，兩組動脈的最大脂質(zhì)核心區(qū)域面積和最大脂質(zhì)核心區(qū)域比例差異均有統(tǒng)計學意義(P＜0.01)，脂質(zhì)核心總體積與脂質(zhì)核心百分比差異并無統(tǒng)計學意義(P＞0.05)，見表1。按人工評估有無鈣化對動脈進行分組后，所有與鈣化有關(guān)的變量(如鈣化體積、鈣化比例、最大鈣化區(qū)域面積、最大鈣化區(qū)域比例)差異均有統(tǒng)計學意義(P＜0.01)，見表2。VascuCAP軟件對鈣化和血管狹窄評估能力最好，見表2，表3。按人工評估有無血管狹窄對動脈進行分組后，絕大多數(shù)與狹窄有關(guān)的變量差異均有統(tǒng)計學意義(P＜0.01)，見表3。

表1 VascuCAP軟件評估的頸動脈脂質(zhì)核心特征－按人工評估有無脂質(zhì)核心分組

表2 VascuCAP軟件評估的頸動脈鈣化特征－按人工評估有無鈣化分組

表3 VascuCAP軟件評估的頸動脈管壁特征－按人工評估有無血管狹窄分組

3 討論

病理研究證實，潰瘍性斑塊、斑塊內(nèi)出血、脂質(zhì)壞死核心及薄層纖維帽與頸動脈斑塊的穩(wěn)定性相關(guān)。越來越多的研究者認為，一個完整的頸動脈斑塊的影像學評估，應(yīng)該包含上述特征，這對于預測遠期腦卒中事件極為重要。頸動脈超聲可以觀察動脈狹窄程度、斑塊表面及內(nèi)部的特性、監(jiān)測血流動力學等等，甚至可以觀察局部血流，但是評估者之間的差異較大，且不能夠進行斑塊體積的測量。頸動脈斑塊的磁共振成像，如亮血序列(TOF)和黑血序列(基于T1的血流抑制相)等已成為當前的研究熱點，被越來越多的學者所關(guān)注著［6］。然而與CTA相比，MRI空間解析度偏低，由于序列復雜、設(shè)備要求高、技術(shù)條件不成熟、評估者的經(jīng)驗水平不一等原因，并不適合三級以下醫(yī)院用于高危病人的篩查。

本研究前期利用CTA的原始圖像對頸動脈斑塊進行評估，發(fā)現(xiàn)CTA原始圖像可以較好的評估頸動脈粥樣硬化斑塊中的各種成分，包括出血、鈣化、脂質(zhì)核心等。其中CTA測得的脂質(zhì)核心是遠期腦卒中事件最有效的預測因素，脂質(zhì)核心體積越大，未來腦卒中事件的發(fā)生率越高，其預測價值超過斑塊體積本身的預測作用［5］。但是人工評估CTA的原始圖像，對頸動脈斑塊進行定性定量評估存在顯而易見的缺陷:(1)人工評估費時費力，以本中心的經(jīng)驗舉例，完整評估一例患者的雙側(cè)頸動脈的時間需要2～6小時;(2)對評估者本人的經(jīng)驗要求極高，評估者之間的差異可能很大;(3)定性評估相對準確，但是定量評估準確性不高，且一次性評估得到的指標參數(shù)偏少。

為解決這一系列難題，本文引入了能夠自動評估動脈斑塊特性的軟件VascuCAP，該軟件是可以在手動選擇血管的基礎(chǔ)上，自動對冠狀動脈、頸動脈及顱內(nèi)動脈(＞2mm管徑)進行血管壁成分的分析，按照設(shè)計的閾值得到管壁內(nèi)出血、鈣化、基層及脂質(zhì)成分的量化數(shù)據(jù)，并對狹窄程度和血管重構(gòu)指數(shù)等進行精確測定［7，8］。與人工評估血管的數(shù)據(jù)進行對比后發(fā)現(xiàn)，兩者具有非常好的一致性，尤其是對斑塊鈣化和血管狹窄程度兩種臨床上常用的指標。然而人工評估認為無脂質(zhì)核心的動脈，軟件評估仍能發(fā)現(xiàn)其存在脂質(zhì)核心，且體積與人工評估認定有脂質(zhì)核心的動脈相比，差異無統(tǒng)計學意義。對于這一結(jié)果，可能存在原因是:(1)由于與動脈基質(zhì)成分的Hu值差異較小，脂質(zhì)核心無論是人工或軟件評估都很困難;(2)脂質(zhì)核心體積偏小，軟件計量時數(shù)據(jù)偏移較大。因此，很難判斷對于脂質(zhì)核心的評估上，人工或軟件評估哪一種更為準確。雖然軟件評估動脈粥樣硬化的優(yōu)點是客觀指標測量準確高效，一例病例僅需半小時即可得到所有斑塊評估數(shù)據(jù)。但是無法評估如潰瘍性斑塊等主觀指標是其主要的劣勢，未來人工智能的發(fā)展將可能改變這一現(xiàn)況。

本文存在以下不足:(1)沒有發(fā)現(xiàn)斑塊內(nèi)出血的病例，因而未能對此類數(shù)據(jù)進行評估;(2)沒有做不同評估者之間數(shù)據(jù)差異的分析;(3)獲得軟件評估斑塊數(shù)據(jù)后，與遠期腦卒中事件的相關(guān)性未能進行分析。

綜上所述，利用VascuCAP軟件可對頸動脈粥樣硬化斑塊進行定量，省時準確且高效。僅需對血管長度、管腔及管壁進行簡單的定標，就可以根據(jù)不同組織的Hu值對血管及斑塊成分進行有效的量化，與人工評估有較好的一致性，值得在臨床中廣泛使用。